HPO: Hyperparameter Optimization
Hyperparameter Optimization (HPO) é um processo fundamental no desenvolvimento de modelos de machine learning que visa encontrar os melhores valores para os hiperparâmetros de um modelo. Os hiperparâmetros são parâmetros que não são aprendidos durante o treinamento, mas são definidos antes e influenciam diretamente o desempenho do modelo. Esses incluem, por exemplo, a taxa de […]
EDA: Exploratory Data Analysis
A Análise Exploratória de Dados (EDA, na sigla em inglês) é uma abordagem estatística e de ciência de dados que visa explorar e entender conjuntos de dados através de técnicas visuais e quantitativas. O principal objetivo do EDA é descobrir padrões, anomalias, testar hipóteses e verificar suposições sobre os dados. Este processo envolve o uso […]
DV: Data Visualization
A Data Visualization (DV), ou Visualização de Dados, é um campo interdisciplinar que combina elementos de ciência da computação, design gráfico, psicologia cognitiva e estatística para transformar dados complexos e volumosos em representações visuais compreensíveis. Essas representações, que podem ser gráficos, mapas, dashboards, infográficos, e outras formas de visualização, facilitam a identificação de padrões, tendências […]
DP: Data Preprocessing
Data Preprocessing (DP) é uma etapa crucial no processo de análise de dados e desenvolvimento de modelos de machine learning. O objetivo do DP é preparar os dados brutos para uma análise mais eficiente, garantindo que a qualidade dos dados seja adequada para a construção e o treinamento de modelos. Este processo envolve várias etapas, […]
DA: Data Augmentation
Data Augmentation (DA) é uma técnica amplamente utilizada no campo de aprendizado de máquinas e processamento de dados, particularmente em tarefas de aprendizado profundo (deep learning). O objetivo do DA é aumentar o tamanho do conjunto de dados de treinamento através da criação de novas instâncias de dados a partir de exemplos existentes. Isso é […]
FS: Feature Selection
Feature Selection (FS) é uma técnica essencial no processamento e análise de dados, utilizada para selecionar um subconjunto de variáveis relevantes de um conjunto de dados maior. O objetivo principal é identificar e manter apenas as características que trazem valor significativo para a tarefa de modelagem, eliminando as features irrelevantes ou redundantes. Isso não só […]
FE: Feature Extraction
A Extração de Características (Feature Extraction, FE) é um processo fundamental em inteligência artificial e aprendizado de máquina que visa identificar e extrair informações relevantes a partir de dados brutos. Este processo transforma os dados em um formato que pode ser facilmente analisado por algoritmos de aprendizado de máquina. A FE envolve a detecção de […]
DR: Dimensionality Reduction
A Redução de Dimensionalidade (DR, do inglês ‘Dimensionality Reduction’) é uma técnica utilizada em aprendizado de máquina e análise de dados para simplificar conjuntos de dados de alta dimensionalidade, ou seja, dados que possuem um grande número de características (variáveis). O objetivo principal da DR é transformar o espaço de características original em um novo […]
MVS: Multi-View Stereo
O Multi-View Stereo (MVS) é uma técnica de visão computacional que permite reconstruir o ambiente tridimensional a partir de múltiplas imagens bidimensionais capturadas por câmeras de diferentes ângulos. O processo de MVS envolve várias etapas, começando com a calibração das câmeras para determinar seus parâmetros intrínsecos e extrínsecos. Em seguida, realiza-se a detecção e correspondência […]
SFM: Structure from Motion
Structure from Motion (SFM) é uma técnica de visão computacional que permite a reconstrução 3D de cenas a partir de uma série de imagens 2D. O processo começa com a captura de múltiplas imagens de uma cena de diferentes ângulos. Em seguida, algoritmos de SFM identificam pontos correspondentes nas imagens, estabelecendo relações entre esses pontos. […]
